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1、基于Matlab的图像噪声去除,图像噪声的产生,外部噪声，即指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声。如电气设备，天体放电现象等引起的噪声。内部噪声：一般又可分为以下四种：由光和电的基本性质所引起的噪声；电器的机械运动产生的噪声；器材材料本身引起的噪声；系统内部设备电路所引起的噪声。,高斯噪声（gauss noise）,椒盐噪声（salt&pepper noise）,图像噪声的去除,Matlab软件在图像除噪中的应用,MATLAB在图像处理中的应用是由一系列支持图像处理的操作函数组成,如几何操作、区域操作和块操作、滤波、变换、图像分割、图像边缘提取、图像增强等；图像处理工具包的函
2、数种类很多,包括:图像显示、图像文件输入与输出、几何操作、像素值统计、图像分析与增强、图像滤波、滤波器、图像变换、图像类型转换等,中值滤波器分析图像降噪,I=imread(C:UsersTonyDesktoprice.tif);subplot(2,2,1);imshow(I);title(原始图像);f=imnoise(I,gaussian,0.02);%加入高斯噪声subplot(2,2,2);imshow(f);%加入高斯噪声后显示图像title(加噪声后的图像)；g=medfilt2(f);%第一次中值滤波subplot(2,2,3);imshow(g);,subplot是将多个图画到一
3、个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果m=2就是表示2行图。p表示图所在的位置，p=1表示从左到右从上到下的第一个位置。,g=imnoise(f,gaussian,m,var)将均值M,方差为var的高斯噪声加到图像f上，默认值为均值是0，方差是0.01的噪声,中值滤波器分析图像降噪(续),title(第一次中值滤波图像);m=medfilt2(g);%第二次中值滤波subplot(2,2,4);imshow(m);title(第二次中值滤波图像);m3=medfilt2(m2);subplot(3,2,5);i
4、mshow(m3);title(第三次中值滤波图像);m4=medfilt2(m3);subplot(3,2,6);imshow(m4);title(第四次中值滤波图像);,平均值滤波,I=imread(C:UsersTonyDesktoprice.tif);subplot(2,2,1);imshow(I);title(原始图像);axis square;m,n=size(I);J(m,n)=0;J=double(J);X=imnoise(I,gaussian,0.02);Y=double(X);subplot(2,2,2);,平均值滤波,imshow(X);title(加高斯噪声后的图像);
5、axis square;J=(J+Y)/2;X=imnoise(I,gaussian,0.02);Y=double(X);subplot(2,2,3);imshow(X);title(再加高斯噪声后的图像);axis square;J=(J+Y)/2;,平均值滤波,X=imnoise(I,gaussian,0.02);Y=double(X);subplot(2,2,3);imshow(X);title(再加高斯噪声后的图像);axis square;J=(J+Y)/2;subplot(2,2,3);imshow(mat2gray(J);,中值滤波,平均值滤波,小结,在图像的处理过程中,消除图像的随机噪声干扰是一个非常重要的问题；通过上述方法对图像降噪分析可以看出,每种方法都有其优、缺点；通过综合比较,采用中值滤波器对实际图像降低噪声的效果较佳。Matlab语言在图像处理方面具有编程简单、操作方便、处理速度快等特点。,
